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申请/专利权人：浙江大学医学院附属邵逸夫医院

摘要：本发明涉及介入手术图像指导系统，具体的说是一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统。采用数据收集与预处理模块，用于收集和标注包括X射线、CT、MRI和超声多种类型的心血管介入手术图像，并进行去噪、对比度增强和边缘检测的预处理；采用深度学习模型，适应不同手术类型和患者条件，并融合不同医学图像类型以提供全面视图，同时利用增强现实技术在实时视频流中精确标记血管和结构；采用实时图像分析模块，用于实时分割和识别血管结构和病变区域，并根据实时图像和预设模型动态生成和调整介入工具的路径；采用风险评估与决策支持系统，构建于预测模型基础上，预测手术中遇到的风险和并发症。

主权项：1.一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于包括：采用数据收集与预处理模块，用于收集和标注包括X射线、CT、MRI和超声多种类型的心血管介入手术图像，并进行去噪、对比度增强和边缘检测的预处理；采用深度学习模型，适应不同手术类型和患者条件，并融合不同医学图像类型以提供全面视图，同时利用增强现实技术在实时视频流中精确标记血管和结构；采用实时图像分析模块，用于实时分割和识别血管结构和病变区域，并根据实时图像和预设模型动态生成和调整介入工具的路径；采用风险评估与决策支持系统，构建于预测模型基础上，预测手术中遇到的风险和并发症；所述的数据收集与预处理模块包括步骤：S1、多模态集成采集系统，同时接入X射线、CT、MRI和超声不同类型的医学成像设备，并通过高速数据接口与同步触发机制实现不同来源图像数据的时间一致性和空间对齐；S2、半自动智能标注工具，使用图像识别算法初步识别和标记图像中的关键特征包括血管位置和病变区域，之后由医师进行审核和细化；S3、自适应图像预处理算法，根据不同类型的图像数据调整去噪、对比度增强和边缘检测的参数，其中去噪采用基于深度学习的技术，对比度增强通过动态范围调整，边缘检测结合传统算法和机器学习方法改进准确性；所述的多模态集成采集系统：首先定义医学成像设备通用接口，兼容X射线、CT、MRI和超声设备，通过函数： 调整，其中v表示成像设备的电压或频率，θ和ψ分别代表成像角度和成像深度，调整系数an,bn,cn和v0针对设备的特性；然后同步控制单元采用函数： 确保所有设备的图像采集在心血管动态变化的关键时刻同步进行，其中αk,ωk,φk是成像时机而定制的参数；接着采用为心血管图像设计的去噪和增强模型：Hx,y＝∫∫Kx-x′,y-y′,σfx′,y′dx′dy′其中K是依赖于心血管成像特性调整的变异高斯核，σ取决于血管的预期直径和位置；最后空间对齐通过能量优化函数： 实现，其中g为目标图像，f为输入图像，为基于血管结构特定旋转和平移的变换矩阵，λ为调整图像平滑性的参数。

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